SiLU是一种激活函数，可以增强模型的非线性拟合能力，从而改善模型的泛化能力。具体来说，SiLU激活函数比传统的激活函数（如ReLU）更加平滑和连续，这使得模型在训练过程中更容易学习到复杂的模式和规律。另外，SiLU还可以缓解梯度消失问题，使得模型更容易优化。因此，使用SiLU激活函数可以提高模型的泛化能力，使其在未见过的数据上表现更好。